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Enregistrement W2911426326 · doi:10.1107/s0108767318095703

New pathways in NMR crystallography: structural refinement and solid-state NMR of the periodic table

2018· article· en· W2911426326 sur OpenAlexaff
Robert W. Schurko, Sean T. Holmes, David A. Hirsh, Austin A. Peach, Christopher A. O’Keefe, Jacqueline E. Gemus, Stanislav L. Veinberg

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section A Foundations and Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-state nuclear magnetic resonanceCrystallographyTable (database)Solid-stateNuclear magnetic resonance crystallographyChemistryNuclear magnetic resonanceMaterials scienceNuclear magnetic resonance spectroscopyFluorine-19 NMRPhysicsPhysical chemistryComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NMR crystallography is an emerging discipline that combines solid-state NMR (SSNMR) spectroscopy, X-ray diffraction (XRD) methods, and computational approaches for the purposes of refining and determining molecular-level structures in a wide array of solids, including crystalline, semi-ordered, and amorphous materials.[1-3]SSNMR can be utilized to provide information on interatomic distances, structural assignments, local atomic/molecular symmetries, and/or characterization of structural disorder; these data, when used in combination with XRD and/or computational methods, can elicit structures that rival those determined by neutron diffraction methods.The majority of modern NMR crystallographic studies rely upon the measurement of chemical shifts (typically from 1 H, 13 C, or 15 N NMR spectra), and comparison to magnetic shielding values of refined structures obtained from plane-wave density functional theory (DFT) calculations.An increasing number of studies have utilized data from numerous NMR-active nuclides across the periodic table, including metal nuclides with large chemical shift anisotropies and quadrupolar nuclides (i.e., nuclear spin > 1/2).Quadrupolar nuclides are of particular interest, since the quadrupolar interactions that influence SSNMR spectra are extremely sensitive to even the smallest structural differences/changes.In this lecture, first, I will present a discussion of NMR crystallographic studies conducted in my group, with a focus on structural refinements aided by 14 N, 17 O, 35 Cl, 111 Cd and 195 Pt solid-state NMR data.These nuclides are can be classified as unreceptive, due to a number of factors, including: (i) low gyromagnetic ratios, (ii) low natural abundance, (iii) large anisotropic interactions that can lead to substantial line broadening, (iv) inconvenient relaxation characteristics, or (v) combinations of these factors.Then, I will discuss some of the methods designed by my group that allow for rapid acquisition of SSNMR spectra crucial for NMR crystallographic studies.[5]Finally, I will outline a powerful method for refining crystal structures that uses dispersion-corrected plane-wave DFT, which relies upon the accurate measurement and computation of electric field gradient (EFG) tensors.[6]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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